[논문]컨테이너항만 운영 효율 향상을 위한 장비 배차 최적화

홍동희; 김귀정

doi:10.15207/jkcs.2017.8.10.019

컨테이너항만 운영 효율 향상을 위한 장비 배차 최적화
Optimizing the Vehicle Dispatching for Enhancing Operation Efficiency of Container Terminal 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.8 no.10, 2017년, pp.19 - 28

홍동희 (경기과학기술대학교 인문사회디자인학부) , 김귀정 (백석대학교 정보통신학부)

초록
AI-Helper

최근 컨테이너 항만에서는 점점 컨테이너선의 대형화에 따라 증가하는 물동량을 처리하기 위해, 하역장비들의 효율적인 배차 계획과 대기시간 최소화를 통해 작업 생산성을 높이는 다양한 방법들을 적용하고 있다. 본 연구에서는 생산성을 높이는 방법으로 기존 휴리스틱 방법론을 개선한 최적화 모형인 솔버(Solvers)를 적용하였다. 실험 계획은 6개의 샘플 문제를 통해 두 가지 목적함수인 공차주행시간 최소화와 지연시간 최소화의 수행 결과를 기존의 휴리스틱 방법론의 결과와 비교하는 것이다. 실험 결과 두 가지 목적함수 모두 6개의 샘플 문제 중에서 4개의 샘플 문제에서 최적화 모형이 휴리스틱 방법론보다 평균 5.3% 향상된 결과를 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently the cargo transportation is increasing according to lager containerships in the container terminal. Thus, the various ways(such as efficient vehicle scheduling and minimizing delay time) are applied to increase productivity to handle the increasing cargo transportation in the container terminal. In this paper, the optimized model(Solvers) is applied to improve the existing heuristic method as a way of increasing productivity. The experimental design is that the result of two objective functions(minimizing travel and delay time of the empty vehicle) is compared to the result of the existing heuristic method by six sample problems. As a result of the two objective function experiments, the optimized model draws 5.3% more improved performance than the heuristic method in four of six problem samples.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

그리고 마지막으로 최적화모형과 휴리스틱 방법론을 결합하는 것이다. 최적화 모형은 최적화 과정의 시작을 포함하여 주기적으로 (일반적인 수리모형에 대한) 휴리스틱 해를 탐색한다.
따라서 본 연구에서는 [Fig. 1]에 나타낸 바와 같이 컨테이너항만의 작업 계획에 있어 최적화 모형 솔버(Solvers)를 기반으로 하여 기존 휴리스틱 방법론을 개선하고자 한다.
본 연구에서는 최적화 모형에 기반한 방법론 개발에 앞서 이를 통한 개선 가능성을 검증하기 위해 POC(Proof Of Concept)를 수행한다. 이 POC의 수행은 본 연구 진행 시 발생할 수 있는 문제점과 개선 가능성을 사전에 파악하고, 본 연구 진행의 효율성을 증대시킨다.
본 연구와 관련된 연구들의 내용을 종합해 보면 주로 시뮬레이션 실험을 통해 QC 대기시간 최소화 및 YT 배차 최적화 등의 문제를 해결하려고 하였다.
본 연구의 목표는 [Fig. 2]에 나타낸 바와 같이 첫째, QC(Queue Crane) 작업 생산성 최대화로서 QC의 지연시간을 최소화하는 작업 실행 계획 및 YT(Yard Tractor) 자원 배정 계획 도출이며 둘째, YT 운영비용 최소화로서 YT의 공차주행시간을 최소화하는 작업 실행 계획 및 YT 자원 배정 계획 도출이다.

제안 방법

본 연구에서의 실험 계획은 6가지 샘플 문제를 통해 최적화 모형을 활용하여 두 가지 목적함수, 즉 공차주행 시간 최소화와 지연시간 최소화에 대하여 그 수행 결과를 기존의 휴리스틱 방법론의 결과와 비교하는 것이다. 다만 결과의 공정성을 위해 최적화 모형의 수행시간을 2시간으로 제한한다.
실험 분석은 두 가지 목적함수(공차주행시간 최소화와 지연시간 최소화)에 대하여 다음과 같은 목적값을 비교한다. 첫째, 최적화 모형을 활용할 경우 휴리스틱 방법론 결과와 동일하거나 향상된 결과를 제시하는 시간 분석, 둘째, 최적화 모형의 최종 결과를 제시하는 시간 분석, 셋째, 최적화 모형 결과의 최적성 갭(Optimality gap) 분석(최적성 갭은 수행시간의 제한 없이 수행할 경우 나타날 수 있는 결과의 개선 가능성을 의미), 넷째, 휴리스틱 방법론 결과 대비 최적화 모형 결과의 개선율 분석 등 이다.
최용석 외2와 김한수 외1 및 김정민 외3의 경우 주로 YT의 배차 대수 혹은 AGV 배차전략에 초점을 맞추었으며, 홍동희, 정태충의 경우는 터미널의 전반적인 운영에 관한 연구로써 YT 과업 할당에 따른 개별 효과에 대하여 파악이 어려웠으며, 홍동희, 김창곤의 경우는 통신시스템을 이용하여 YT 최적경로 문제를 해결하려 했다. 이에 김갑환 외1 과 배종욱 외1에서 진행된 수리모형을 참고하여, 본 연구 에 맞게 실험을 진행하였다. 원승환 외1과 이명호, 오세호, 그리고 배종욱 외1의 수리모형은 최적해 혹은 최적에 가까운 해를 도출하기 위한 최적화 모형이 요구된다.

이론/모형

최용석, 김우선, 하태영, “컨테이너터미널의 야드 트랙터 소요대수 추정”(2004)은 QC와 YC 간의 대기네트워크를 고려하여 개발한 시뮬레이션 모델을 이용하여 YT의 요구 수량을 추정하였는데, 크레인 당 YT의 수를 결정하기 위하여 선석과 야드 간의 거리와 YT의 속도 등의 평가 척도를 사용하였다[6].

성능/효과

[Table 2]에서와 같이 6개의 샘플 문제 중 2개의 샘플 문제에서 휴리스틱 방법론 및 최적화 모형에서 최적해를 도출하였으며, 6개의 샘플 문제 중 4개의 샘플 문제에서 최적화 모형이 휴리스틱 방법론보다 향상된 결과를 도출하였다.
[Table 3]에서와 같이 6개의 샘플 문제 중 2개의 샘플 문제에서 휴리스틱 방법론 및 최적화 모형에서 최적해를 도출하였으며, 6개의 샘플 문제 중 4개의 샘플 문제에서 최적화 모형이 휴리스틱 방법론보다 향상된 결과를 도출하였다.
결론적으로 [Fig. 15]와 [Fig. 16]에 나타낸 바와 같이 6개 모든 샘플 문제에서 최적화 모형이 휴리스틱 방법론 보다 향상된 결과를 도출하였다.
3%의 개선을 보였다. 또한 6개의 샘플 문제 중 5개의 샘플 문제에서 60초 내에 최적화 모형이 휴리스틱 방법론 보다 개선된 결과를 제시하였으며, 작업 수가 장비 수 보다 적을 경우에는 두 가지 방법론에서 모두 최적해를 도출함에 따라 이 경우에도 문제의 난이도가 낮은 것으로 예상된다.
3%의 개선을 보였다. 또한 6개의 샘플 문제 중 5개의 샘플 문제에서 60초 내에 최적화 모형이 휴리스틱 방법론 보다 개선된 결과를 제시하였으며, 작업 수가 장비 수보다 적을 경우에는 두 가지 방법론에서 모두 최적해를 도출함에 따라 이 경우에는 문제의 난이도가 낮은 것으로 예상된다.
이처럼 최적화 모형을 활용할 경우 지연시간 최소화 문제에서 기존 휴리스틱 방법론을 개선시킬 가능성이 크며, 문제의 목적함수에 따른 결과의 변동성을 감소시킬 수 있다. 또한 현재의 휴리스틱 방법론에서는 다양한 제약에 대해 사후처리가 필요하지만 최적화모형에서는 사후처리를 거치지 않고 만족하는 최적화된 결과를 도출할 수 있으며, 휴리스틱 방법론보다 적은 파라미터 사용으로 사용자 및 운영자의 사용 용의성이 증대될 수 있다.
즉, 향상된 휴리스틱 방법론 결과를 활용함에 따라 최적화 모형의 결과가 향상되며 수행시간도 감소된다.
실험 분석은 두 가지 목적함수(공차주행시간 최소화와 지연시간 최소화)에 대하여 다음과 같은 목적값을 비교한다. 첫째, 최적화 모형을 활용할 경우 휴리스틱 방법론 결과와 동일하거나 향상된 결과를 제시하는 시간 분석, 둘째, 최적화 모형의 최종 결과를 제시하는 시간 분석, 셋째, 최적화 모형 결과의 최적성 갭(Optimality gap) 분석(최적성 갭은 수행시간의 제한 없이 수행할 경우 나타날 수 있는 결과의 개선 가능성을 의미), 넷째, 휴리스틱 방법론 결과 대비 최적화 모형 결과의 개선율 분석 등 이다.
평균 1.5%의 개선을 보였는데, 휴리스틱 방법론이 최적해를 도출하는 문제를 제외할 경우에는 평균 2.3%의 개선을 보였다. 또한 6개의 샘플 문제 중 5개의 샘플 문제에서 60초 내에 최적화 모형이 휴리스틱 방법론 보다 개선된 결과를 제시하였으며, 작업 수가 장비 수보다 적을 경우에는 두 가지 방법론에서 모두 최적해를 도출함에 따라 이 경우에는 문제의 난이도가 낮은 것으로 예상된다.
평균 3.6%의 개선을 보였는데, 휴리스틱 방법론이 최적해를 도출하는 문제를 제외할 경우에는 평균 5.3%의 개선을 보였다. 또한 6개의 샘플 문제 중 5개의 샘플 문제에서 60초 내에 최적화 모형이 휴리스틱 방법론 보다 개선된 결과를 제시하였으며, 작업 수가 장비 수 보다 적을 경우에는 두 가지 방법론에서 모두 최적해를 도출함에 따라 이 경우에도 문제의 난이도가 낮은 것으로 예상된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	최적화 모형을 활용할 경우 장점은?	이처럼 최적화 모형을 활용할 경우 지연시간 최소화 문제에서 기존 휴리스틱 방법론을 개선시킬 가능성이 크며, 문제의 목적함수에 따른 결과의 변동성을 감소시킬 수 있다. 또한 현재의 휴리스틱 방법론에서는 다양한 제약에 대해 사후처리가 필요하지만 최적화모형에서는 사후처리를 거치지 않고 만족하는 최적화된 결과를 도출할 수 있으며, 휴리스틱 방법론보다 적은 파라미터 사용으로 사용자 및 운영자의 사용 용의성이 증대될 수 있다.
	솔버는 어떤 방법론을 개선한 모형인가?	최근 컨테이너 항만에서는 점점 컨테이너선의 대형화에 따라 증가하는 물동량을 처리하기 위해, 하역장비들의 효율적인 배차 계획과 대기시간 최소화를 통해 작업 생산성을 높이는 다양한 방법들을 적용하고 있다. 본 연구에서는 생산성을 높이는 방법으로 기존 휴리스틱 방법론을 개선한 최적화 모형인 솔버(Solvers)를 적용하였다. 실험 계획은 6개의 샘플 문제를 통해 두 가지 목적함수인 공차주행시간 최소화와 지연시간 최소화의 수행 결과를 기존의 휴리스틱 방법론의 결과와 비교하는 것이다.
	최적화 모형의 수행시간을 제한하는 이유는?	다만 결과의 공정성을 위해 최적화 모형의 수행시간을 2시간으로 제한한다. 왜냐하면 수행시간의 제한이 없을 경우 최적화모형이 최적해를 도출함에 따라 휴리스틱 방법론 결과보다 항상 같거나 향상된 결과 제시할 수 있기 때문이다.

참고문헌 (16)

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H. R. Kim, R. Choi, T. J. Park, K. R. Ryu, "Dynamic Optimization of the Traffic Flow of AGVs in an Automated Container Terminal", Journal of KIISE, v.16, no.5, pp. 591-595, 2010.
Y. J. Jang, S.Y. Jang, C.H. Yang, J. W. Park, "Study on the Resource Allocation Planning of Container Terminal", Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, v.28, no.1, pp. 14-24, 2002.
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J. M. Kim, R. Choi, T. J. Park, K. R. Ryu, "Optimizing dispatching strategy based on multicriteria heuristics for AGVs in automated container terminal", Journal of Navigation and Port Research, v.35, no.6, pp. 501-507, 2011

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D. H. Hong, T. C. Chung, "Computer System Application : A Study On Optimized Design of Decision Support Systems for Container Terminal Operations", Journal of Information Processing Systems, v.10, no.5, pp. 519-528, 2003.
S. H. Won, K. H. Kim, "Deployment of Yard Cranes Considering Storage Plans in Container Terminals", Journal of Korean Navigation and Port Reserch, v.33, no.1, pp.79-90, 2009.

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H.S. Kim, S.K. Lee, "Forecasting of Electricity Demand for Fishing Industry Based on Genetic Algorithm approach", Journal of the Korea Convergence Society, v.8, no.1, pp. 19-23, 2017.
S.H. Oh, "A Fuzzy Linear Programming Problem with Fuzzy Convergent Equality Constraints", Journal of the Korea Convergence Society, v.6, no.5, pp. 227-232, 2015.

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D. H. Hong, C. G. Kim, "Development of Infrared-Ray Communication System for Position Recognition of Yard Tractor in Container Terminal", Journal of Digital Convergence, v.11, no.1, pp. 211-223, 2013.
K. H. Kim, J. W. Bae, "A dispatching method for AGV to minimize delays of containership operations", International Journal of Management Science, v.5, no.1, pp. 1-25, 1999

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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